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生態風險評價方法范文1
1煤礦開采對生態環境的影響
煤炭開采工藝可分為露天開采和井工開采兩種，以不同的方式對礦區當地生態環境造成破壞。我國的煤炭資源以井工開采為主。為了明晰煤炭開采對生態環境的影響方式，為后續的風險識別工作進行鋪墊，需對其影響方式和基本作用機理進行分析。本研究將采礦活動對生態環境的擾動歸納為土地破壞和環境污染兩類，二者綜合造成了礦區生態退化（圖2）。
2煤礦開采對生態環境的影響
煤炭開采造成的土地破壞可分為土地挖損、土地壓占和土地塌陷3個亞類［4］，露天煤礦以挖損和壓占為主，井工煤礦以壓占和塌陷為主。2000—2009年我國煤炭資源開采損毀土地5534萬hm2，對土地資源造成了極大的消耗和損傷［5］。土地破壞還可能進一步導致局部地質災害的發生，如滑坡、泥石流、土石流、礦震等［6］。環境污染可分為固體廢棄物污染、廢水污染和廢氣污染3類，露天開采和井工開采的污染方式基本類似。除污染物的直接排放之外，土地破壞也可能引發次生的環境污染。例如煤矸石堆放不僅壓占土地，其中所含的重金屬元素還會在雨水淋溶作用下遷移并污染土壤和水體，煤矸石自燃又會產生SO2、CO和CO2等有毒有害氣體，是大氣污染的重要污染源。土地破壞和環境污染綜合作用導致礦區的生態退化，發生生態系統的結構損壞和功能缺失。同時，在脆弱的生態環境下，生態退化會進一步加劇土地破壞程度，例如在干旱—半干旱地區，煤炭開采會加劇土地沙漠化、土壤侵蝕和水土流失［7－8］；在潛水位較高的區域，地表塌陷會引發地面積水、土壤鹽漬化等后果［9］。這一正反饋機制會導致礦區生態環境的惡性循環，進一步加大生態治理和風險防范的難度。即使在閉礦后，礦區生態環境也可能繼續惡化，需要較長時間的治理和復墾才可能恢復。2煤炭礦區生態風險識別在目前國內外常用的生態風險評價體系和方法中，風險識別通常作為風險評價中的一個或幾個環節，較少單獨提出進行研究。例如，Hunsaker79等［10］提出的區域生態風險評價概念模型中，將風險評價總結為5個環節，其中“終點選取”和“風險源的定性和定量描述”兩個環節即屬于風險識別內容；PETAR方法［11］（procedureforecologicaltieredassessmentofrisks）中提出“三級風險評價”，其中“初級評價”即是對風險源、風險受體和評價區域的識別；在Landis［12］構建的相對風險評價模型所包含的9項內容中，也并未提出“識別”的概念，而是將對區域的選擇和劃分，風險源、受體及評價終點概念模型的建立等屬于風險識別的內容融合到風險評價的方法中去。風險識別在風險評價研究中通常被作為風險評價的前期準備工作，或直接融入風險評價過程中，對于風險識別的內涵尚缺乏共識的界定。例如，姚蘭［13］在洞庭湖進行的生態環境風險識別與評價研究中，將環境風險因子的識別與相應的評價指標選取相結合，由此將識別與評價結合起來。在許學工等［14］針對自然災害進行的風險評價中，通過對風險源、風險受體和脆弱性評價因子的分析，完成了風險識別的內容，但并未明確使用風險識別這一概念。高鐵軍等［15］在采礦塌陷區進行風險識別時，將塌陷區修復中可能遇到的風險進行分類和分析作為風險識別的研究內容。焦鋒［16］提出了較為具體的風險識別概念模型構建方法，采用加權打分法來對驅動力、風險源、風險因子和評價終點進行分析，確定其危害強度。常青等［17］針對礦區土地破壞生態風險構建了風險因果鏈作為風險評價的基礎，并探討了風險源、風險受體和生態終點的選取和定量表征方法，在礦區生態風險綜合識別與評價方面做出了有益的拓展。本研究認為，廣義的風險評價研究包括風險識別、風險分類和狹義的風險評價，狹義的風險評價即是對生態風險發生概率的定量化研究，而風險識別則是對生態風險的定性和半定量化認識。煤炭礦區生態風險識別的內容是篩選礦區范圍內的風險源和風險受體，通過定性和半定量的方法對其進行甄別，判斷區域內是否受到各個風險源的影響，并對風險源作用于風險受體的暴露—響應過程進行分析，確定生態終點。其識別結果是構建一個詳細的生態風險因果鏈，明晰風險源、風險受體、生態終點及其之間的相互作用關系，搭建起礦區生態風險多源多受體的網狀因果體系。本文將礦區生態風險識別分為風險識別流程和識別方法兩部分進行論述。礦區生態風險識別流程包括礦區生態風險綜合調查、風險源識別、風險受體識別、暴露—響應過程識別、生態終點識別、因果鏈構建6個步驟。礦區生態風險識別方法是在風險識別中判定風險源及風險受體是否存在、確定其空間位置和風險影響程度的方法，在具體研究中常作為風險評價的一部分進行。
3煤炭礦區生態風險識別流程
31綜合調查在進行礦區生態風險識別之前，需要先對該礦區進行綜合調查，認識礦區生態環境特征及采礦活動的特點和擾動方式。內容包括地形地貌、地質條件、水文條件、氣象氣候、植被、土壤以及礦業生產活動等。通過資料收集、遙感影像分析、現場調研、實地測量與監測、問卷調查、入戶訪談等方式獲取數據，并了解礦區自身特點，為后續的風險源識別工作奠定理論依據和數據基礎。32風險源識別由于人類采礦活動對礦區生態系統起主導作用，因此在礦區生態風險識別中，側重關注人類生產活動對自然生態系統的影響和破壞，風險源識別工作也圍繞著采礦活動對生態系統的擾動展開。在現有研究中，程建龍等［18］將煤炭開采中的挖損、壓占等土地破壞和有毒有害物質的污染作為露天煤礦的風險源。田大平等［19］也相類似地選擇了土地破壞和有毒有害物質污染兩個方面作為風險源。馬蕭等［20］將采礦活動引起的土地利用及景觀格局變化作為主要風險源。賈媛等［21］則從人為風險源角度選取了煤炭開采、矸石堆放、道路修建、污染物排放等作為風險源。這些研究由于研究背景、研究目的和應用方向的不同，對風險源的識別也側重于不同的角度。本研究考慮到煤炭開采對生態系統的影響方式，將生態風險源分為土地破壞和環境污染兩類。其中，土地破壞包括土地挖損、土地壓占、土地塌陷；環境污染包括固體廢棄物污染、廢水污染和廢氣污染。由于煤炭開采擾動的多面性和多源性，上述風險源之間存在一定聯系。例如，固體廢棄物既會導致重金屬污染，同時也會造成土地壓占。但上述風險源具有不同的表征、研究方法和治理措施，因此仍將其列為不同的風險源進行識別。33風險受體識別生態風險受體是暴露于脅迫因子下的單個或一組物種、生態系統的功能特征、特殊生境等［22］。礦區生態系統組分極易受到采礦活動的擾動和影響，成為生態風險的受體。礦區生態風險具有多風險源交叉影響的特點，因此一個風險源，可能對多個風險受體產生不利影響，一個風險受體也會受到來自多個風險源的作用。土地破壞類風險源以土地系統為風險受體，具體包括土壤、巖層、地貌、水體及植被；環境污染類風險源的受體則包括大氣、土壤、水體、植被和動物。在實際研究中，考慮到資料的可獲取性、數據的可監測性等因素，一般選擇地質地貌、土壤、植被、水體和大氣作為風險受體。部分礦區具備動物監測條件，可選擇生活在礦區的動物（如魚類）作為風險受體進行研究［23］。34暴露—響應過程分析暴露—響應過程分析是對風險受體對風險源暴露途徑過程的分析［22］。風險源通過一系列復雜、綜合的生物地球化學過程作用于風險受體，并導致相應的生態終點。對煤炭礦區生態風險而言，主要過程包括直接物理作用、水循環、食物鏈、風化作用、侵蝕作用、重力作用、擴散作用等。這些過程的識別和分析建立在對相應自然規律充分認識的基礎上，通過資料收集、實地采樣監測等方式判定。35終點識別生態終點指在生態風險源的作用下，生態風險受體可能受到的損害，以及由此發生的區域生態系統結構和功能的損傷。礦區生態風險終點有別于一般區域生態風險終點之處在于著重強調采礦活動對生態系統帶來的損害，由于自然生態過程所產生的后果不在本研究的考量范疇內。不同的風險受體會伴隨不同類型的生態終點。對地質地貌要素，會導致礦震、地裂、滑坡、泥石流、崩塌等生態終點；對土壤要素，會導致土壤重金屬污染、土壤結構破壞、土壤微生物環境破壞、土壤理化性質改變、水土流失、土壤退化等；對植被要素，會導致植被破壞、植被退化、生境破碎化、植被多樣性降低、病蟲害等；對水體要素，會導致地表水系改變、地下水貯存條件改變、地下水位下降、水環境污染等；對大氣要素，會導致大氣粉塵污染、溫室氣體含量上升、有毒有害氣體污染、酸雨等；這些最終會導致生態系統的結構損傷和功能缺失；對動物，除導致生境破碎化、物種多樣性降低之外，污染造成的影響更為嚴重，會導致動物生長性狀受損。36風險因果鏈構建因果鏈分析是風險識別方法的一種，運用故障樹和事件樹等邏輯分析方法，以事件組潛在的因果關系為基礎，在事件的成因和后果之間建立鏈條，構成多成因多后果的風險因果體系［2］。因果鏈分析在流域生態風險識別、區域生態風險識別和不同生態系統的風險識別中都有應用。由于礦區生態風險具有顯著的多風險源、多風險后果的特征，本研究選擇風險因果鏈方法作為典型的礦區生態風險識別方法，基于煤炭開采的基本工序，通過上述風險源、風險受體、暴露—響應過程和終點的識別，構建風險因果鏈（圖3）。從風險源的類型來看，土地破壞類生態風險源，主要通過直接物理破壞、風化、侵蝕和重力等作用及水循環過程，對地質地貌、土壤、植被、水體和大氣產生影響，其后果通常是對生態系統組分的破壞和對原有地質地貌條件的改變，同時也會產生次生生態影響，如地形破碎和地表植被破壞加劇水土流失和土地荒漠化，生境破碎導致生物多樣性降低等。而污染類生態風險源主要通過擴散作用、水循環和食物鏈對土壤、水環境、大氣、植被和動物產生影響，其后果通常是對生態組分的污染，其中主要是土壤重金屬污染、水體重金屬污染、大氣粉塵污染、大氣溫室氣體含量增加、酸雨等，在一些礦區由于生物體的富集作用，污染物特別是重金屬元素隨食物鏈在生物體內積累，高濃度的污染物會隨生物遺體回到土壤和水體中造成進一步的污染，更有可能被高等動物所食用，產生緩慢但具有區域性的毒害作用。這些生態后果將導致生態系統的結構損壞和功能喪失，生態系統健康下降，并可能引起生態系統結構由復雜向簡單的逆向演替。
4煤炭礦區生態風險識別方法
煤炭礦區生態風險識別常用的技術方法包括“3S”技術、實地采樣與實驗室分析相結合的方法和問卷調查與訪談方法。其中，“3S”技術以遙感和GPS為獲取數據信息的主要手段［24－26］，以GIS技術為主要分析手段［27］；實地采樣和實驗室分析常用于對土壤、水體和大氣污染物的識別，判定污染物是否存在、濃度是否達到可被作為風險源的閾值［28－29］；問卷調查和訪談通常作為一種獲取數據的輔助手段。煤炭礦區生態風險是區域生態風險中的一類特例，部分區域生態風險研究中的基本方法也能夠應用于煤炭礦區的風險研究中。在區域生態風險研究中，上述基于風險源—風險受體—生態終點因果關系的方法是一種基本的研究思路，在此基礎上不同的學者構建了若干不同的生態風險評價方法，包括前述中的PETAR方法等。盡管風險識別是為后續的風險評價、風險管理和防范鋪墊基礎，但在實際風險評價研究中，特別是在目前常用的基于景觀生態指數的評價方法中，風險識別步驟經常被忽略，而直接對指標進行篩選和運算。然而，這并非意味著風險評價不再需要進行風險識別，而是通過指標篩選的過程對風險受體和風險源在研究區的影響作用進行了識別。例如，風險評價中常用的PSR模型（壓力—狀態—響應模型）及其改進模型，壓力指標即指人類活動對自然生態系統的擾動和脅迫［30］，屬于風險源范疇；評價指標是區域內風險源、風險受體和生態風險的定量化表征。因此，風險識別在實際案例研究中，除可以通過上述技術方法對風險源和風險受體進行有針對性的識別外，也可以直接通過風險評價過程實現。在這種情況下，對風險評價各指標的篩選和對量化指標閾值的確定就成為風險識別中重要的一環。本文根據煤礦區的生態風險特征，提出了針對煤礦區的風險源和風險受體識別與診斷指標。其中，風險源特征及各風險亞類的識別指標如表1，在此基礎上界定閾值即可進行風險源破壞程度的判定和識別。而風險受體的診斷和識別則包括生態系統功能完備性和生態組分安全性兩個方面，生態系統功能完備性的常用診斷指標，包括生物多樣性、生態系統服務和生態系統健康3個方面（表2）；生態組分安全性診斷方法包括實地檢測、遙感監測、采樣分析和問卷調查，分別適用于不同生態組分的診斷指標，在實際工作中可以根據礦區的特點和數據的可獲得性進行選擇（表3）。
5結語
生態風險評價方法范文2
關鍵詞：濟南市南部山區；土地利用；生態風險；克里格插值
中圖分類號：F205文獻標識碼：A文章編號：16749944（2013）10020903
1引言
20世紀80年代出現了風險評價，經歷了20多年的發展和變化，其評價方法、范圍和內容發生了很大的變化[1]。在20世紀90年代末21世紀初，區域生態風險評價作為生態風險評價的一個重要分支發展起來，且風險源也在擴大，除化學污染和生態事件外，人類活動作為一個重要的風險源也加載進來[2]。如今，在進行生態風險評價時，從考慮單一風險源到多種風險源出現，從單一風險受體發展到多種風險受體，評價尺度也發生了很大改變，從種群、生態系統到區域和景觀水平[3]。生態風險是指一個種群、生態系統或整個景觀的正常功能受外界一種或多種壓力的脅迫從而在目前和將來減少該系統內部某些要素或其本身的健康、生產力、經濟價值和美學價值的可能性[4]。生態風險評價是環境風險評價的重要組成部分，它是指受一個或多個脅迫因素影響后，對不利的生態后果出現的可能性進行評估[5]。
南部山區被稱為濟南市的后花園，有許多的自然和人文景觀，環境優美秀麗。但隨著經濟和城市化的推進，人口增加，大力推行城市建設，一些地區的生態環境遭到破壞。 目前，生態風險評價研究是熱點問題，本文以濟南市南部山區為例，利用GIS技術和地統計方法，通過構建綜合生態風險指數來分析南部山區的生態風險情況，以便為以后的發展提供建議。
2研究區概況
濟南市南部山區通常是指地下水的補給范圍，西起馬山斷裂，東至東梧斷裂，南部以長城嶺地表分水嶺為界，北以石炭二疊系火成巖為邊界，總面積為1201.6km2。研究區的行政區劃范圍劃分為11個鄉鎮，共涉及3個區，分別是：市中區的黨家莊和十六里河，長清區的張夏鎮、武莊鄉、崮山鎮、萬德鎮和五峰山鎮，歷城區的仲宮鎮、錦繡川鄉、柳埠鎮和高而鄉[6]。該地位于泰山余脈，地理位置特殊，境內群山環繞，溝壑縱橫，自然風光秀麗。地貌類型為低山丘陵，該地四季分明，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥，屬于典型的暖溫帶大陸性季風氣候。森林覆蓋率高，植物種類多，生態系統較為穩定。
3生態風險評價內容和方法
3.1數據源與數據處理
本研究所采用的2009年土地利用數據源是由中國科學院遙感應用研究所提供。本文研究以濟南市南部山區為研究對象，采用2009年的30m×30m分辨率TM衛星遙感影像，利用ERDAS Imaging圖像處理軟件，進行假彩色合成和圖像融合，以1∶10萬地形圖為參照圖進行幾何精校正，之后進行圖像裁剪，得到研究區的影像范圍。把經過裁剪之后的圖像加載到ArcMap圖像處理軟件中進行數字化，建立矢量圖層，并建立解譯標志，最終獲得2009年研究區土地利用類型信息。根據《中國土地利用現狀調查技術規程》，把濟南市南部山區的土地利用類型分為6大類，分別為：耕地、草地、林地、水域、城鄉工礦居民用地和未利用地[4]。
3.2采樣方式
根據研究區范圍大小，將研究區劃分成2km×2km的單元網格，覆蓋整個研究區域進行采樣，共采樣454次，每個樣地利用生態風險指數計算出該樣地的綜合生態風險指數，把該綜合生態風險指數作為該樣地的中心點的生態風險指數值，并計算各個土地利用類型占該樣本的面積比例Ai。
3.3生態風險指數構建
3.4GIS空間分析方法
克里格插值（Kriging）又稱為“空間局部插值法”，是以變異函數理論和結構分析為基礎，在有限區域內對區域化變量進行無偏最優估計的一種方法，是地統計學的主要內容之一。插值方法按其實現的數學原理可以分為兩類（圖1）：一類是確定性插值方法，另一類是地統計插值，也就是克里格插值。圖1空間插值分類確定性插值方法以研究區域內部的相似性（如反距離加權插值法），或者以平滑度為基礎（如徑向基函數插值法）由已知樣點來創建表面。地統計插值方法（例如克里格法）利用的是已知樣點的統計特性。地統計插值方法不但能夠量化已知點之間的空間自相關性，而且能夠說明采樣點在預測區域范圍內的空間分布情況[8]?？死锔癫钪捣椒ㄗ钪饕哪康氖翘峁嘀叵禂档淖顑炥k法，并能描述誤差信息。本文是在生態風險指數系統采樣的基礎上計算得出綜合生態風險指數，運用ArcGIS中Spatial Analyst Tools下級菜單Interpolation中的Kriging 工具來得出研究區2009年生態風險空間內插示意圖，清楚地表現出研究區的生態風險程度的不同，為生態風險評估提供了方便。
4結果與分析
4.1生態風險分級
通過計算得出的綜合生態風險指數，把研究區的生態風險等級劃分為低風險區、較低風險區、中等風險區、較高風險區、高風險區5個等級（表1）。通過計算分析，濟南市南部山區的低風險區和較低風險區面積達1007.65km2，占總面積的83%。因此濟南市南部山區的生態風險等級以低風險區和較低風險區為主，總的來說，生態風險程度不高，屬于偏低型。
5結果與建議
（1）研究結果表明，濟南市南部山區的生態風險程度偏低，土地利用類型以耕地和林地為主，中部和東部大部分區域屬于偏低風險區，西南和東南局部區域屬于高風險區。
（2）針對高風險區和較高風險區，應提高土地生產功能，擴大植被覆蓋率，改善生態環境，城市建設與綠化相結合，并做好城市污染治理工作，走清潔生產道路。
（3）對于中等風險區和較低風險區，加強環境保護和生態恢復，在進行城市化建設時，應有計劃地開發利用土地。
（4）對于低風險區，該地大部分屬于自然保護區，因此應加強對該地區的保護，以減少人類對動植物的干擾破壞，最終能達到協調好經濟、人口與資源環境的關系。
參考文獻：
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生態風險評價方法范文3
【關鍵詞】模糊綜合評判;APH;MATLAB;GIS;名山縣
農田生態系統是人類活動干預最強烈的生態系統，而農田生態系統環境評價是農田生態系統環境保護的一個十分重要的技術保障手段，能夠為農田生態系統環境管理與決策，提供科學理論依據[1-2]。本研究利用一系列監測實驗儀器與方法在雅安名山縣周邊建立農田生態系統環境監測站，監測水文指標、水化指標、生物結構指標[2]建立數據庫，應用模糊綜合評判等模型對農田生態環境安全情況進行詳細分析和評價[3-4]。
1 材料與方法
1.1 研究區域
研究區域位于四川省雅安市名山縣，是四川盆地西南邊緣（102°58′～103°23′E29°58′～30°16′N），海拔548～1456m，屬于亞熱帶季風性濕潤氣候，年均氣溫15.4℃，年均降雨量在1200～1700mm。
1.2 研究方法與數據來源
本研究采用的方法主要有模糊綜合評價法[4]、層次分析法[5]和ArcGIS空間分析技術[6]，采用MATLAB、SPSS軟件對測試點的數據進行相應分析。
2 農田生態系統環境安全評價模型建立
2.1 層次分析法確定評價指標權重
1）將“名山縣農田生態環境安全”設為目標層，水文指標、水化指標、生物結構指標建立為準則層，土壤含水率、大氣質量、土壤退化度、水體質量、土壤肥力、農藥殘留量、重金屬含量、植物多樣性、無脊椎動物9個影響因素設為準則層[7]。2）按Saaty等建議[7]，引用數字1-9及其倒數作為標度，對重要性進行程度賦值。3）進行一致性的檢驗，一致性比例為C.R，當C.R
2.2 模糊綜合評判確定安全等級
農田生態系統環境安全模糊綜合評判模型的建立步驟如下：
1）確定模糊評判因素集，設模糊評判因素集為U，則U={土壤含水率+大氣質量+土壤退化度+水體質量+土壤肥力+農藥殘留量+重金屬含量+植物多樣性+無脊椎動物}，字母表示為U={u1+ u2???+ u9};2）確定因素集的權重向量，評判因素集的權重向量W，由2.1得知;3）確定每個因素的評語集，對各因素集中的每個元素按風險度劃分成5個等級，安全、良好、敏感、風險、惡劣。則評語集為V={安全、良好、敏感、風險、惡劣};4）獲得各個地區模糊矩陣，列出監測點模糊矩陣數據，同理可得其它模糊關系矩陣Ri（i=1，2…20）。5）經過MATLAB編程計算，獲得歸一化后的20個監測地點的農田生態系統環境安全模糊評判集Yi=W.Ri，利用等級賦值法解模糊[7]，即為對該的等級加權求平均值。等級賦值如下：環境安全賦值5、良好賦值4、敏感賦值3、風險賦值2、惡劣賦值1，值賦值矩陣為A=（5，4，3，2，1）。經過計算雅安名山縣各地區的農田生態系統環境安全等級值為Si=YiAT，得知等級值Si越大則該地區農田生態系統環境越安全，反之則越差。
2.3 農田生態系統環境安全風險
規定風險度為Mi，按式Mi=5-Si（i=1，2…20）得到各個地區的農田生態環境的風險度值，農田生態環境越好則風險度越小。根據研究地區用GPS定位儀測定的地理坐標，可在ArcGIS9.0上生成農田生態系統風險分布圖，以例為據，從而判定總體安全風險完成度，根據ArcGIS9.0所得分析結果，農田生態環境系統安全風險度達到風險級需要預警的耕地面積占總耕地面積的16.55%，風險度為敏感級或敏感級以下的面積占總耕地面的83.45%。得出結論為，名山縣農田生態系統環境總體較好，人類活動干預不明顯，但是局部地區農田生態系統環境較差。
3 結語
應用模糊綜合評判對農田生態系統環境安全進行評價，克服了農田生態系統環境安全影響因素中的水化指標、水文指標和生物結構指標相互之間復雜的影響和安全風險評級具有模糊性概念的問題。
利用MATLAB、SPSS和ArcGIS等軟件強大的數據處理分析能力，對監測到的數據進行多角度處理分析，可較為立體、直觀地反映各地區農田生態系統環境風險狀況，為深入研究農田生態系統環境預警、應急技術的研究提供了參考依據。
【參考文獻】
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生態風險評價方法范文4
有色金屬礦產資源采選冶煉活動所造成的土壤重金屬污染已成為嚴重的環境問題。試驗通過對會澤某鉛鋅冶煉廠周邊不同距離區域土壤中重金屬Pb、Zn、Cd 元素進行分析測定，并采用內梅羅污染指數法和潛在生態風險指數法對其污染狀況進行評價。結果表明：（1）周邊土壤重金屬元素Pb、Zn、Cd含量平均為1 161.07、2 374.31 mg/kg和20.28 mg/kg，分別是當地土壤背景值的30.26、31.78倍和34.96倍，（2）周邊土壤重金屬元素Pb、Zn和Cd單因子污染指數分別為2.32、4.75和20.28，分別達中污染、重污染和重污染級別；綜合污染指數平均為15.75，達到重污染級別。（3）周邊土壤重金屬Pb、Zn、Cd生態風險系數分別為151.3、31.8和1 049.1，污染等級分別達到了強度、輕度和極度；生態風險指數RI平均為1 232.2，污染等級為極度。
關鍵詞：土壤；重金屬；污染；評價
中圖分類號：S151.9+3 文獻標識號：A 文章編號：1001-4942（2017）04-0072-06
Characteristics and Evaluation of Heavy Metal Pollution in Soil
Surrounding a Lead and Zinc Smelter in Huize of Yunnan Province
Yang Muqing， Kang Hongyu， Liu Yuan， Lin Jian， Kang Rifeng， Zhang Naiming
（Yunnan Agricultural University/Yunnan Soil Fertilizer and Pollution Repair
Engineering Laboratory， Kunming 650201， China）
Abstract Soil heavy metal pollution caused by exploitation of nonferrous metalmine has become a severe environment problem. Pb， Zn and Cd in soil surrounding a lead and zinc smelter in Huize were measured and analyzed statistically， and the pollution status was evaluated through applying Nemerow multi-factor index method and potential ecological risk index method. The results were as follows. （1） The average contents of Pb， Zn and Cd were 1 161.07， 2 374.31 and 20.28 mg/kg respectively， which were 30.26， 31.78 and 34.96 times of the background value in the local soil. （2） The single pollution indexes of Pb， Zn and Cd were 2.32， 4.75 and 20.28 respectively， so the fist one reached the level of common pollution and the other two reached the level of heavy pollution. The average comprehensive pollution index was 15.75， which reached the level of heavy pollution. （3） The ecological risk coefficients were 151.3， 31.8 and 1 049.1 respectively， and the pollution levels were intense， slight and extreme. The average ecological risk index was 1 232.2 with the extreme level of pollution.
Keywords Soil； Heavy metals； Pollution； Evaluation
全土壤污染調查公報顯示，我國土壤環境污染形勢十分嚴峻，土壤總超標率為16.1%，其中，重金屬污染尤為突出，土壤重金屬污染已成為不容忽視的環境問題。
云南是著名的有色金屬王國，有色金屬冶煉過程中，一部分重金屬元素隨冶煉廢水釋放，對土壤、地表水、地下水等造成嚴重污染，導致周邊生態環境被嚴重破壞[1]；另一部分重金屬元素則以氣態或煙塵等形式排放到大氣中，特別是亞微米顆粒中攜帶了大量的重金屬，通過大氣沉降、降雨等過程進入土壤[2]。云南省東北部會澤縣擁有我國重要的鉛鋅礦產資源，礦產規模大、品位高、伴生有用元素多，歷史上由于生產力落后，長期以來都采用土法冶煉，冶煉過程中，重金屬元素釋放到大氣或殘留于礦渣中[3，4]，已造成了大面積嚴重的重金屬污染[5]。因此，了解區域內土壤重金屬污染情況及潛在生態風險，有利于更好地提出修復治理方案。
本研究在野外調查和室內試驗分析的基礎上，對云南會澤某鉛鋅冶煉廠周邊不同距離土壤重金屬的含量進行分析測試，并評估土壤重金屬潛在生態風險，旨在為不同污染狀況土壤治理修復及防控措施提供依據。
1 材料與方法
1.1 研究區概況
會澤縣位于云南省東北部，地處東經103°03′～103°55′、北緯25°48′～27°04′之間，平均海拔2 200 m以上，主要土壤類型有紅壤、棕壤、燥紅土等，氣候睪停 降雨充沛，年平均氣溫12.7℃，年均降雨量858.4 mm， 年均相對濕度79%，干濕分明，屬典型的溫帶高原季風氣候，地勢西高東低，南起北伏，由西向東呈階梯狀遞減，又具有獨特的高原季風氣候和豐富的立體氣候特點，當地主要農作物為玉米和馬鈴薯，主要經濟作物為蔬菜和水果。
1.2 樣品采集
因當地主導風向為西南風，故在鉛鋅冶煉廠東北及偏東方向不同距離（分別距鉛鋅冶煉廠200、1 000、3 000 m處）的H、L、M三區域，采用S形進行土壤樣品采集，每個區域取8個，共計24個樣品，在每個采樣點按照0～20 cm深度進行多點采集土樣，每處采樣點充分混合按照四分法保留1 kg，裝于自封袋運回實驗室處理。采樣點說明見圖1。
1.3 樣品的處理與分析
土壤樣品先置于室內自然風干，除去雜物，取100 g土樣過2 mm的尼龍篩后研磨，再過100目篩，裝于自封袋中備用。土壤重金屬Pb、Zn、Cd全量的測定采用王水-高氯酸消解[6]，原子吸收分光光度法測定。
1.4 土壤重金屬污染評價
為準確了解研究區域內重金屬的污染狀況，本研究評價方法采用單因子指數法、內梅羅綜合污染指數法及潛在生態風險指數法。
1.4.1 單因子指數法和內梅羅綜合污染指數法[7]
單因子指數評價法計算公式為：
式中：Pi為i污染物的污染指數；Ci為i污染物的實際測量值；Si為i污染物的評價標準。
式中：P為內梅羅綜合指數；Piave為所有污染物單因子指數平均值；Pimax為所有污染物單因子指數最大值。根據單因子指數法， 可將土壤劃分為4個等級；根據內梅羅綜合污染指數，可將土壤劃分為5個等級（見表1）。
重金屬污染評價標準參照國家環保局的《國家土壤環境質量標準》（GB 15618―1995）[8]進行評價。因冶煉廠周邊土壤重金屬污染嚴重，所以采用土壤環境三級標準進行評價（土壤環境質量三級標準 Cd≤1 mg/kg、Pb≤500 mg/kg、Zn≤500 mg/kg）。
1.4.2 潛在生態風險指數法[9] 該方法在反映某一特定環境中各種污染物影響的同時，也反映了多重污染物的綜合影響，并以定量的方法劃分出潛在危害程度[10]，對于控制污染極其重要。
1.5 數據分析
本研究數據及圖表采用Microsoft Excel 2007 和 SPSS 17.0 統計軟件進行制作及分析。
2 結果與分析
2.1 土壤重金屬含量統計特征分析
由表3可知，就總體而言，鉛鋅冶煉廠周邊重金屬元素Pb、Zn、Cd含量隨著距冶煉廠距離增加而呈現線性降低趨勢，當距離為3 000 m時，土壤中Pb、Zn、Cd的平均含量分別為306.06、498.56、6.92 mg/kg，且在不同區域元素分布特征各不相同，3種元素含量都不同程度地超過了當地土壤環境背景值（Pb 38.37 mg/kg、Zn 74.71 mg/kg、Cd 0.58 mg/kg），具體表現為以下三方面：
H區域土壤中Pb含量為404.40～3 241.00 mg/kg，平均值為1 932.05 mg/kg；Zn含量為1 469.00～7 323.00 mg/kg，平均值為4 660.00mg/kg；Cd含量8.18～52.61 mg/kg，平均值32.17 mg/kg。變異系數的差異反映了研究區域土壤中3種重金屬元素含量變化程度的大小，其從大到小依次為Cd>Zn>Pb。土壤中Pb、Zn、Cd含量全部超過了當地土壤背景值，分別為當地土壤背景值的50.35、62.37倍和55.46倍，這主要由于該區域距離冶煉廠近，污染物輻射強度大。
M區域土壤中Pb含量為576.60～2 437.00mg/kg，平均值為1 245.11 mg/kg；Zn含量為 1 087.00～2 300.00 mg/kg，平均值為1 964.37 mg/kg；Cd含量為15.82～32.51 mg/kg，平均值21.74 mg/kg。該研究區域土壤中3種重金屬變異系數從大到小依次為Pb>Cd>Zn。土壤中Pb、Zn、Cd含量全部超過了當地土壤背景值，分別為當地土壤背景值的32.45、26.29倍和37.48倍。M區域內土壤重金屬含量較H區域有了明顯減少，說明冶煉廠周邊土壤重金屬污染主要來自冶煉廠，且污染程度隨距冶煉廠距離的增加而減少。
L區域土壤中Pb含量為191.60～385.40 mg/kg，平均值為306.06 mg/kg；Zn含量266.70～838.00 mg/kg，平均值為498.56 mg/kg；Cd含量1.00～10.72 mg/kg，平均值為6.92 mg/kg。該研究區域土壤中3種重金屬變異系數從大到小依次為Cd>Zn>Pb。土壤中Pb、Zn、Cd含量全部超過了當地土壤背景值，分別為當地土壤背景值的7.99、1.31倍和11.93倍。該區域較H區域和M區域3種重金屬元素含量大為減少，主要是距離冶煉廠最遠，同時該區域為農田，主要種植玉米，可能由于作物吸附了較多的重金屬，導致土壤中重金屬含量相對減少。
2.2 冶煉廠周邊土壤重金屬污染程度
內梅羅指數法可以全面反映各重金屬對土壤的不同作用，突出高濃度重金屬對環境質量的影響，以避免由于平均作用削弱污染金屬權值現象的發生[12]。
按照評價標準以及評價方法計算鉛鋅冶煉廠周邊不同區域重金屬單因子污染指數和綜合污染指數（表4）。由單因子污染指數可以看出，就總體而言，研究區采樣點土壤中Zn和Cd單因子污染指數都超過3，處于重污染等級；Pb單因子污染指數在2～3之間，處于中污染級別。就單區域評價而言，H區域中Pb、Zn、Cd的單因子污染指數分別為3.86、9.32、32.17，屬于重污染等級；M區域中Zn、Cd元素單因子污染指數分別為3.93和21.74，屬于重污染等級，而Pb元素單因子污染指數則為2.49，屬于中污染等級；L區域中Pb、Zn、Cd的平均單因子污染指數分別為0.61、1.00和6.93，污染等級分別為清潔、輕污染和重污染。
從綜合污染指數來看，鉛鋅冶煉廠周邊土壤綜合污染指數均超過了3，屬于重污染等級，說明冶煉廠周邊農田土壤已受到嚴重污染。
2.3 冶煉廠周邊土壤潛在生態風險
2.3.1 參數的確定 為了更好地反映該礦區土壤重金屬的污染情況，本研究選取會澤縣土壤3種金屬元素背景值為參比值，同時參照文獻[13]設定了3種重金屬生物毒性響應系數，見表5。
2.3.2 評價結果 經計算，鉛鋅冶煉廠周邊土壤重金屬元素的潛在生態風險系數Eir和潛在生態風險指數RI如表6所示。
從單因子生態風險系數可知，H區域3種重金屬平均潛在生態風險系數的順序為Cd>Pb>Zn，其中Pb平均潛在生態風險系數為251.8，達到很強生態風險程度，Zn平均潛在生態風險系數為62.4，生態風險程度為中度，Cd平均潛在生態風險系數為1 664.2，達到極度生態風險程度。H區域土壤重金屬潛在風險指數在734.1～3 231.6之間，平均值為1 978.3。各采樣點區域均達到了極度生態風險水平，而導致土壤重金屬污染的主要污染因素是Pb和Cd，其中Pb潛在生態風險指數貢獻比率達4.35%～39.37%，Cd潛在生態風險指數貢獻比率_57.64%～90.47%。
從單因子生態風險系數可知，M區域3種重金屬平均潛在生態風險系數的順序為Cd>Pb>Zn，其中Pb平均潛在生態風險系數為162.3，達到很強生態風險程度，Zn平均潛在生態風險系數為6.7，生態風險程度為輕度，Cd平均潛在生態風險系數為1 124.7，達到極度生態風險程度。M區域土壤重金屬潛在風險指數在996.6～1 811.1之間，平均值為1 313.2。各采樣點區域均達到了極度生態風險水平，而導致土壤重金屬污染的主要污染因素是Pb和Cd，其中Pb潛在生態風險指數貢獻比率達5.48%～20.54%，Cd潛在生態風險指數貢獻比率達77.72%～92.85%。
從單因子生態風險系數可知，L區域3種重金屬平均風險系數的順序為Cd>Pb>Zn，其中Cd平均潛在生態風險系數為358.3，達到極度生態風險程度，Pb和Zn的平均潛在生態風險系數分別為39.9和6.7，生態風險程度為輕度。L區域土壤重金屬潛在風險指數在90.1～613.7之間，平均值為404.9。有62.5%采樣點區域達到了極度生態風險水平，25.0%采樣點位達到了很強生態風險水平，而導致土壤重金屬污染的主要因素是Cd，Cd潛在生態風險指數貢獻比率達57.39%～91.33%。
3 討論
本研究區域中，土壤重金屬變異系數均較低且均勻，說明3種重金屬空間差異均不大，且受外界狀況影響可能一致，一定程度上反映了Pb、Zn、Cd這3種重金屬元素在該區域的來源可能具有同源性，也表明該區域土壤主要受到鉛鋅冶煉活動的影響。與此同時，變異系數較低也一定程度上說明本試驗所布設的24個采樣點的土壤重金屬含量基本能反映出研究區土壤重金屬的整體狀況，這與陸泗進等[3]在會澤某鉛鋅廠周邊農田重金屬研究相符。
土壤中3種重金屬含量隨著距離增加而明顯降低，礦產冶煉過程中長期排放含有重金屬的煙塵，在冶煉廠周邊環境中沉降，其沉降量與距離冶煉廠的距離密切相關，在冶煉廠周邊環境的農田表層土壤，通常富集了高濃度的重金屬，冶煉廠煙氣粉塵的沉降是周邊土壤重金屬污染的主要來源之一。劉勇等[2]通過對關中西部某鉛鋅廠周邊農田為研究對象發現，以鉛鋅冶煉廠為主中心，Pb和Zn濃度值在兩個相反的方向上逐漸降低。胡雪菲等[14]對徽縣鉛鋅冶煉區土壤中重金屬研究表明，Pb含量隨距離增大而逐漸減小，說明該地區冶煉活動造成Pb的污染狀況與污染源距離密切相關。袁藝寧等[1]在湖南某鉛鋅冶煉廠土壤調查結果表明，渣堆場下，距渣堆場10 m處及1 000 m處表層土壤中重金屬Pb的質量分數分別可達775.25、645.33 mg/kg和309.80 mg/kg。研究區由于長期鉛鋅冶煉活動，導致周邊土壤受到不同程度的重金屬污染。研究區域內重金屬元素的污染程度表現為Cd>Pb>Zn，這也與李敬偉等[15]的研究結果基本一致。
采用單因子指數法和內梅羅綜合污染指數法以及潛在生態風險評價法對鉛鋅冶煉廠周邊土壤污染程度進行評價，就總體而言，周邊土壤重金屬綜合污染程度都達到了重污染或極度污染水平，就單因子而言，采用單因子污染指數評價結果表明，冶煉廠周邊Zn和Cd元素單因子污染指數都為重污染級別，而Pb元素單因子污染指數級別為中污染；而采用潛在生態風險指數進行評價，單因子生態風險系數中Pb、Zn、Cd污染等級分別為強度、輕度和極度?？傮w而言，兩種方法得出的結論大致相同，但單項指標評價又有差異，可能是潛在生態風險指數法引入了毒性響應系數，將重金屬的環境生態效應與毒理學聯系起來[16]。而內梅羅指數法則突出了高濃度重金屬對環境質量的影響[12]，因此造成區域內Pb和Zn的污染差異性。
4 結論
冶煉廠周邊土壤重金屬含量隨著距冶煉廠距離的增加而顯著減少。就整體而言，周邊土壤重金屬元素Pb、Zn、Cd含量平均為1 161.07、2 374.31 mg/kg和20.28 mg/kg，分別是當地土壤背景值的30.26、31.78倍和34.96倍，且平均含量由高到低依次為Zn>Pb>Cd。
內梅羅指數法評價結果表明，冶煉廠周邊土壤重金屬元素Zn和Cd單因子污染指數分別為4.75和20.28，級別達到重污染，Pb單因子污染指數為2.32，級別達到中污染；重金屬污染指數由高到低依次為Cd>Zn>Pb；綜合污染指數平均為15.75，達到重污染級別。
潛在生態風險評價結果表明，冶煉廠周邊土壤重金屬Pb、Zn、Cd生態風險系數分別為151.3、31.8和1 049.1，污染等級分別達到了強度、輕度和極度；重金屬污染指數由高到低依次為Cd>Pb>Zn；研究區生態風險指數平均為1 232.2，污染等級為極度。
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生態風險評價方法范文5
森林資源資產評估是國家林權制度改革的一項重要基礎工作，為適應我國林權改革需要，提高評估師勝任森林資源資產評估的能力，中評協針對云南、貴州、四川、廣西、福建、江西及東北等森林資源大省的特點，8月下旬在四川成都對所屬區域的評估師進行了森林資源資產評估的專題培訓。培訓班安排了森林資源資產評估理論與方法、林業基礎知識、林木林地森林景觀生態價值評估實務與案例分析等內容。通過近幾年森林資源資產評估的培訓，培養了一大批能夠從事森林資源資產評估的專業人才，為加強森林資源資產評估管理工作，規范森林資源資產評估行為提供了專業支持。
9月上旬，中評協在甘肅蘭州舉辦了礦產資源資產評估專題培訓班。主要針對陜西、甘肅、寧夏、青海、新疆、內蒙、山西、遼寧等地區礦產資源比較豐富的特點，對所屬區域內的評估師進行了礦產資源資產評估專題培訓。安排了我國固體礦產勘查、程序和標準，礦山建設程序、采礦選礦專業知識，礦產資源法律法規與管理制度，礦產資源儲量評審備案及礦業權評估理論與方法等內容。本次培訓深受學員的歡迎，學員對培訓班給予了高度評價，并希望中評協、地方協會繼續多辦類似的培訓班。
9月中旬，中評協在北京國家會計學院舉辦了評估執業風險防范專題培訓班，主要安排了資產評估法律責任及案例分析、評估執業風險案例分析、評估機構風險管理、評估項目合規性審核相關問題講解、評估機構經營風險與項目風險控制等內容，通過培訓提高了評估師的風險控制意識和防范能力，對保證和提升評估質量具有重要的指導意義和幫助。
近兩年績效評價工作和生態評估已經在評估行業全面展開。為深入貫徹落實謝旭人部長以加強預算績效管理、推進預算績效評價的重要講話精神，積極發揮評估行業的職能，提升評估師的專業勝任能力，更好地服務財政中心工作，10月中旬，中評協在上海國家會計學院舉辦了評估新業務專題培訓班，針對財政績效評價和生態評估兩個新領域，重點安排了績效評價相關政策講解、績效評價方法講解、績效評價實務操作及案例講解、生態價值評估實務與案例講解等課程。為學員們深入了解和全面掌握財政績效評價和生態評估的政策和操作流程等提供了有益的借鑒和參考。學員們表示，一定要把握機遇，深入學習績效評價和生態評估相關政策和專業知識，掌握科學、合理的評價方法，充分運用所學成果更好地服務于財政績效評價和生態管理工作，提升行業公信力。
生態風險評價方法范文6
關鍵詞：環境工程；風險評價；發展趨勢
Abstract: Environmental Risk Assessment on construction projects or regional development behavior induced disasters, as well as natural disasters, the potential loss of human health, economic development, engineering facilities, ecosystem identification, measurement and management. Environmental risk assessment to avoid sudden environmental pollution accidents, and provide the scientific basis for environmental risk management decision-making, and promote the sustainable development of the society. In this paper, Risk Assessment of trends in environmental engineering, problems discussed analysis and application for reference only.Keywords: Environmental Engineering; risk assessment; trends.
中圖分類號：F205 文獻標識碼：A文章編號：2095-2104（2013）1環境風險評價的歷史及趨勢
環境工程風險評價發展歷史主要興起于70年代的一些工業發達圍家，大體上經歷了3個時期：70年代至80年代初為萌芽階段，主要通過采取毒性鑒定做一些基礎性的工作；80年代，美國EPA制定和頒布了有關環境風險評價的一系列技術性文件、準則和指南，形成了環境風險評價的基本框架；在此基礎上，從1989年起．環境風險評價的科學體系基本形成，并不斷發展和完善初期的環境風險評價主要限于人體健康風險評價，90年代后．生態風險評價慢慢被人們所重視．這兩方面內容構成了風險評價的科學體系?？傮w而言，目前環境風險評價具有如下的特點和趨勢：
(1)研究熱點已由人體健康風險評價轉移到生態風險評價：
(2)從污染物數量來看，已由單一污染物作用進一步考慮到多種污染物的復合作用：
(3)從環境風險類型來看，不僅考慮化學污染物，特別是有毒有害化學物．而且還要考慮到非化學因子對環境的不利影響：
(4)從評價范圍方面來看，由局部環境風險發展到區域性環境風險。乃至全球環境風險；
(5)生態風險不僅僅只考慮生物個體和群體。而且考慮到群落、甚至整個生態系統；
(6)技術方法上南定性向半定量、定量方向發展。
2 環境風險評價的必要性
近幾年來，各類危險化學品燃燒、爆炸、泄漏等事故時有發生，造成人員傷亡、經濟損失和環境污染。對具有潛在風險的建設項目開展環境風險評價是保障人類健康安全的生活和生態系統良性循環的需要。從歷史性事例的分析可以看出：在項目建設以前，進行突發性事故可能發生的原因及其概率分析、事故發生后果危害的預測，以及采取何種對策以便減少危害影響分析都是十分重要的。由于環境風險評價是對事故出現的概率及其后果進行預測及評價，它不同于常規的環境影響評價，它主要分析環境評價中不確定性的問題，即探討環境潛在危險及防范措施。因此，將環境風險評價作為環境影響評價的補充是非常必要的，其意義在于通過風險識別找出事故隱患，通過風險分析和風險評價確定出事故產生的后果及發生的概率，為環境風險管理部門提供科學依據，以便在事故發生時，采取必要的防范與應急措施，使損失降低到最小程度。
3環境風險評價存在的問題與建議
3.1環境環境風險評價存在的問題
（1）環境風險評價的不確定性
不確定性是環境風險評價最主要的特征,不僅是一種科學的限制,而且是對各種自然過程多變和混雜形態的承認。造成不確定性原因包括客觀和主觀原因兩大類。
客觀原因包括: ①由于自然現象的復雜性、多變性和隨機性,環境風險發生機制的復雜性和不確知性,人類對風險過程中的某些現象和機制無法做出精確的解釋。②許多環境風險危害后果具有潛伏性,許多污染因子其致害性要在環境中潛伏相當長時間后才逐漸爆發出來,如許多化學品致癌的潛伏期達20～30年,這對風險管理帶來很大的困難,造成評價的不確定性。③環境風險研究的發展較晚,致使有關信息和數據資料的積累有限,導致評價中缺乏基礎數據資料的支持,造成評價結果的不確定性。
主觀原因包括: ①環境風險評價過程中,由于評價工作者知識水平和專業技能的限制,造成評價的不確定性,如對評價對象性能(包括設備性能與維護保養程度、工藝技術、系統可靠性等)了解不完全;工作者在采集和統計數據時,由于其實驗技巧、專業技能、精神狀態等外在因素造成數據的不確定性。②在選用模型評價時,或模型選擇不合適,或簡化模型帶來局限性,或模型參數不準確造成評價的不確定性。③參數的不確定性是指在定義模型參數時,什么數值或數值的范圍是合適的。這種不確定性是由于對模型的特殊情況了解不完全引起的。
另外,評價模型本身時間和空間的平均化,使得所用的參數不符合直接的觀測資料或測量數據。④各種外推過程,如物種間外推、不同等級生物組織間外推、實驗室向野外外推、高劑量向低劑量外推等,并不能完全真實地反映客觀實際。如用動物的毒理實驗外推毒物對人體的健康危害,盡管附加一定的安全因子,但有毒物質在人體內的反應機制和其對人體健康的影響及影響程度都是未知的。⑤由于公眾思想道德觀念、風險承受能力以及地區社會經濟能力等的影響,缺乏能為公眾所接受的風險標準,加上評價標準的可變性和非客觀性,風險評價標準存在很大不確定性。
（2）模型優化問題
模型在風險評價中的重要性是顯而易見的,因為風險評價是研究人為活動引起環境不利影響的可能性,是根據有限的已知資料預測未知后果的過程,這就需要應用大量的數學模型才能完成。模型的優劣直接關系到整個風險評價結果的準確性。風險評價涉及的模型很多,主要有污染物環境轉歸模型、污染物時空分布模型、暴露模型、生物體分布模型、外推模型、風險計算模型等。風險評價就是由這些模型的組合,借助于計算機整合為一體的。隨著風險評價越來越復雜,準確性要求越來越高,發展和完善各種數學模式始終是風險評價研究的重要方面。
